当前AI医疗影像虽创造巨大价值，却因技术同质化和商业模式挑战陷入“叫好不叫座”的困境。文章深入分析，未来的增长点在于从基于CNN的辅助诊断向基于Transformer的多模态综合诊疗大模型的范式跃迁，这需要克服“数据围城”的核心瓶难，通过技术创新与制度设计构建新的商业护城河，并最终重塑医疗生态与社会价值。

谷歌的AlphaEvolve系统及其开源实现OpenEvolve，在没有人类干预的情况下，自主生成了针对苹果芯片优化的GPU内核代码，性能在Transformer推理任务中平均超越人类工程师21%，峰值高达106%。这一突破不仅展示了AI在复杂低级编程中超越人类的能力，更标志着“AI为AI编程”新时代的开启，预示着自动化编程和AI发展的未来将迎来指数级加速。

英伟达最新发布的DLSS 4 SDK对核心的Transformer模型进行了显著的显存优化，成功将显存占用降低了20%，有效缓解了高分辨率游戏下的显存压力。这一技术进步不仅为玩家带来了更流畅、更沉浸式的游戏体验，也展示了在AI模型效率提升方面的巨大潜力，预示着未来AI技术在资源受限环境下的更广泛应用。